自我污名如何影响2型糖尿病患者的患者主动性
本数据集来自 search.dataone.org,主题为自我污名如何影响2型糖尿病患者的患者主动性。源站描述显示,研究针对日本2所大学医院、1所综合医院和1所诊所的2型糖尿病门诊患者(n=209),采用自填问卷,包含自我污名量表、患者主动性测量、Rosenberg自尊量表、一般自我效能量表、患者健

基本信息
资源简介
自我污名如何影响2型糖尿病患者的患者主动性
How self-stigma affects patient activation in persons with type 2 diabetes
本数据集来自 search.dataone.org,主题为自我污名如何影响2型糖尿病患者的患者主动性。源站描述显示,研究针对日本2所大学医院、1所综合医院和1所诊所的2型糖尿病门诊患者(n=209),采用自填问卷,包含自我污名量表、患者主动性测量、Rosenberg自尊量表、一般自我效能量表、患者健康问卷以及糖化血红蛋白、年龄、性别和BMI等指标,并检验以自尊和自我效能为中介的双路径假设模型。数据可用于分析自我污名与患者主动性之间的直接与中介关系,属于横断面研究(来源 DataONE)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的 自我污名与2型糖尿病(T2DM)患者较低的自我照护患者主动性水平相关。然而,将自我污名与自我照护患者主动性联系起来的因果路径尚未得到证明。为了确定自我污名如何影响自我照护患者主动性,我们检验了一个双路径假设模型,既包括直接作用,也包括由自尊和自我效能中介的作用。设计 横断面研究 地点 日本的2所大学医院、1所综合医院和1所诊所 参与者 接受治疗的T2DM门诊患者(n = 209)完成了一份自填问卷,包括自我污名量表、患者主动性测量、Rosenberg自尊量表、一般自我效能量表、患者健康问卷、糖化血红蛋白检测、年龄、性别和BMI。主要和次要结局指标 自我污名水平通过
【主题与分类】
主题标签:self-care、diabetes type 2、self-esteem。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A8573c40af7b2b43915c4a3d0e2c06bbda7626a9685895667b465ae97b59057b1
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
目的 自我污名与2型糖尿病(T2DM)患者自我照护的患者激活水平较低相关。然而,将自我污名与自我照护的患者激活联系起来的因果路径尚未得到证实。为了确定自我污名如何影响自我照护的患者激活,我们检验了一个双路径假设模型,既包括直接作用,也包括通过自尊和自我效能感的中介作用。设计 横断面研究 地点 日本2所大学医院、1所综合医院和1所诊所 参与者 接受治疗的T2DM门诊患者(n = 209)完成了一份自填式问卷,包括自我污名量表、患者激活测量、Rosenberg自尊量表、一般自我效能感量表、患者健康问卷、血红蛋白A1c检测、年龄、性别和BMI。主要和次要结局指标 自我污名水平通过自我污名量表测量。患者激活水平通过患者激活测量。结果 路径分析显示自我污名与患者激活之间存在强关系(Ï 2 = 27.55,p = 0.120;GFI = 0.97;AGFI = 0.94;CFI = 0.98;RMSEA = 0.04)。
自我污名对患者激活有直接影响(β = -0.20;p = 0.002)。间接地,自我污名通过降低自尊(β = -0.22;p < 0.001)和自我效能(β = -0.36;p < 0.001)这两条路径影响患者激活(β = 0.31;p < 0.001)。结论 由于本研究采用横断面设计,无法确定所有变量之间的纵向变化。然而,研究结果表明,自我污名既直接影响自我照护的患者激活,也通过自尊和自我效能的中介作用产生影响。提高自尊和自我效能的干预措施可能减少T2DM患者的自我污名,从而增强其自我照护的患者激活。
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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